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IBMKnowledgeCenterCPLEX官方教程针对 C++ 用户的 Concert Technology 教程本教程向您说明如何结合使用 CPLEX 和 Concert Technology 来编写 C++ 应用程序。
在本教程中，您将学习：•Concert Technology C++ 应用程序中 CPLEX 的设计•CPLEX 对象对于 C++ 应用程序为必需。
•在 Concert Technology C++ 应用程序中编译 CPLEX•当您在 Concert Technology 中通过 C++ 库（如 CPLEX）编译C++ 应用程序时，需要告诉编译器要在何处查找CPLEX 和Concert include 文件（即头文件），并且还需要告诉链接器要在何处查找CPLEX 和Concert 库。
样本项目和 makefile 说明了如何为标准分发版中的示例执行这些关键步骤。
它们使用相对路径名来向编译器指示头文件的位置并向链接器指示库的位置。
•Concert Technology C++ 应用程序的剖析•Concert Technology 是 C++ 类库，因此 Concert Technology 应用程序由交互C++ 对象组成。
本主题对通常存在于完整Concert Technology CPLEX C++ 应用程序中的最重要类进行了简介。
•对使用 C++ 的小 LP 模型进行构建和求解•该样本对使用 C++ 的线性规划模型进行求解。
•编写和读取模型及文件•CPLEX 支持在 C++ 应用程序中从文件读取模型以及将模型编写到文件。
•选择优化器•根据问题类型选择 C++ 应用程序中的优化器。
•从文件读取问题：示例 ilolpex2.cpp•样本 ilolpex2.cpp 说明如何在 C++ 应用程序中从文件读取模型。
•修改和重新优化•CPLEX 提供了使用先前优化中的可用信息来修改模型并进行重新优化的方法。
cplex操作有很多种方法（1）使用interactive optimizer首先到在安装文件的目录下找到CPLEX的執行檔,其路徑如下:C:\ILOG\CPLEX12.1\bin\ bin文件夹中，双击cplex.exe 运行；CPLEX可支援許多指令,鍵入help便可得到這些指令的清單及其敘述 p.s.CPLEX亦可接受不同形式的指令,因此您可以輸入指令全名,或是各指令的第一個字母,大小寫皆可當下達enter的指令後,Cplex會要求您給定新問題的名稱,接著問題必須如以下的順序來輸入(類似我們求解LP問題時所列的問題格式):objective function(目標函式)constraints(限制式)bounds(變數的個別範圍)輸入完整的問題後,記得在最後一行鍵入end,表示您已完成問題的輸入。
關於bounds: 若無特別規定個別變數的變動範圍,CPLEX 將會自動設定其default值return 的用法: 分隔過於冗長的限制式ex. time : -x1 + x2 + returnx3 <= 20 returnlabor : x1 – 3x2+x3 <=30 returnMatlab与cplex的混合编程1.安装matlab（cplex只支持>7.5版本的互联）和cplex12.12.点击matlab中file—setpath---添加安装盘中cplex安装文件下的matlab包，和example中的matlab示例。
3．在matlab的help中输入cplex，查找到cplex的教程，找到matlab和cplex互联教程，学习吧。
4．Matlab与cplex互联，默认的格式为min f*xst. Aineq*x <= bineqAeq*x = beqlb <= x <= ub编程时注意相互转换为标准格式。
5．。
CPLEX 12目录1. 简介 (3)2. 怎么用Cplex运行模型 (3)3. Cplex概览 (3)3.1线性规划 (3)3.2二次约束规划 (4)3.3混合整数规划 (4)3.4 可行松弛性 (5)3.5 解池：产生和保持多解 (5)4. GAMS选项 (9)5. Cplex选项总结 (10)5.1 预处理和一般选项 (10)5.2 单纯形法选项 (12)5.3 单纯形法的限制选项 (12)5.4 单纯形法的容限选项 (13)5.5 障碍特殊选项 (13)5.6 筛选特殊选项 (13)5.7 混合整数规划选项 (13)5.8 混合整数规划限制选项 (15)5.9 混合整数规划解池选项 (16)5.10 混合整数规划容许度选项 (16)5.11输出选项 (17)5.12 GAMS/Cplex选项文件 (17)6. 特殊备注 (18)6.1 物理内存限制 (18)6.2 使用特殊有序集 (18)6.3 使用半连续半整数变量 (19)6.4为求解MIP问题耗尽内存 (19)6.5 不能证明整数最优 (20)6.6 从混合整数规划的解开始 (20)6.7 使用可行松弛性 (21)7. GAMS/ CPLEX日志文件 (22)8. CPLEX选项的详细说明 (25)GAMS/Cplex是一种用于GAMS (The General Algebraic Modeling System，通用代数建模系统)的求解器，它使得用户可以把GAMS（通用代数建模系统的）的高级建模功能跟Cplex优化器的优势结合起来。
Cplex优化器是为能快速、最少用户干预地解决大型、复杂问题而设计的。
求解线性、二次约束和混合整数规划问题的Cplex算法现在已提供访问（针对恰当的许可证）。
尽管现存有多种求解工具，但是，GAMS/Cplex能自动地为特定问题计算最优值和设置大部分选项。
本文接下来总结了GAMS/Cplex的所有Cplex选项。
java如何调用cplexCplex是IBM公司的一个优化软件，可以用来求解线性规划(Linear Programming，LP)，二次规划(Quadratic Programming，QP)、混合整数规划(Mixed Integer Programming，MIP)问题。
下面就让店铺给大家说说java如何调用cplex吧。
java调用cplex的方法首先需要安装Cplex软件，我安装的版本是cplex_studio122.win-x86-32.exe下图安装后打开的Cplex自带的IDE，看上去跟Eclipse差不多。
在Cplex的安装目录下有许多值得我们学习的东西，还有一些examples，可供我们参考。
我是在Eclipse中使用Java调用Cplex，所以先把一些Cplex依赖加上。
运行依赖：cplex.jar(在..\cplex\lib目录下找到)和cplex122.dll(在..\cplex\bin目录下找到)。
将cplex.jar加到工程的Build Path中。
cplex122.dll可以设置到运行时的环境中(VM arguments)，或者添加到项目的Native library location。
接下来我们求解一个具体的线性规划问题。
例如，我们求解下面这样一个线性规划问题：Maximize x1 + 2x2 + 3x3subject to-x1 + x2 + x3 ≦20x1 - 3x2 + x3 ≦30with these bounds0 ≦x1 ≦400 ≦x2 ≦+∞0≦ x3≦ +∞先创建一个IloCplex对象，它是用来创建所有建模对象所需要的模型。
此时会抛出一个异常：IloException，需要try\catch。
代码如下：static public class Application {static public main(String[] args) {try {IloCplex cplex = new IloCplex();// create model and solve it} catch (IloException e) {System.err.println("Concert exception caught: " + e);}}}定义决策变量：double[] lb = {0.0, 0.0, 0.0};double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE};IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub);定义目标函数：IloNumExpr expr = cplex.sum(x[0], cplex.prod(2.0, x[1]),cplex.prod(3.0, x[2]));cplex.addMaximize(expr);其中这个地方有许多写法，大家在使用的时候可以注意一下。
『实践』Yalmip+Ipopt+Cplex使⽤⼿册（⽂末附程序）Yalmip+Ipopt+Cplex使⽤⼿册(⽂末附程序)1.软件版本Cplex 12.6.2，Matlab R2014a， 3.12.9，2.Cplex添加⽅法破解版下载地址：其中community-edition可以免费试⽤，但最多只能计算1000个变量或1000个约束条件的优化问题。
点击安装，安装步骤默认操作即可。
点击Matlab中的，点击，找到路径并将其添加，最后点击即可。
然后在Matlab命令⾏窗⼝输⼊，出现帮助⽂档，代表添加成功。
3.Ipopt添加⽅法需要的组件：VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi链接2：在打开的界⾯中选择图1-1即可。
图1Ipopt下载地址：（最新版本3.12.9）Ipopt下载链接：链接：https:///s/1tWBRJ7syW-WctcL1LkB06w 密码：1n3m （以前的版本3.12.6）下载下来后解压缩，打开⽂件，⽬录如下图1-2。
图2打开MATLAB，设置路径-》添加并包含⼦⽂件夹-》选择Ipopt路径-》保存。
见下图1-3。
图3右键运⾏图2中的opti_Install。
出现提⽰让你安装optiMEXFiles_mexw64_2_27，回车⼏下，弹出窗⼝，找到optiMEXFiles_mexw64_2_27（不需要⾃⼰⼿动解压）选中即可。
VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi ，这两个组件⾃⼰⼿动安装，注意版本即可。
注意下图中框框中的组件我已经安装好了，如果没有安装，是会有提⽰的。
IPOPT 3.12.94.Yalmip添加⽅法下载地址：https://yalmip.github.io/（最新版本）下载链接：/s/1eRBhRlK 密码：dv4o（之前版本）将下载的⽂件解压，设置路径-》添加并包含⼦⽂件夹-》选择Yalmip路径-》保存。
cplex安装教程1. 首先，下载适用于您的操作系统的IBM ILOG CPLEX安装程序。
您可以从IBM官方网站或其它可信的软件下载网站获取该软件。
2. 执行安装程序并开始安装。
按照安装向导中的提示进行操作。
3. 在安装过程中，您可以选择安装C++和Java语言绑定，以便在这些语言中使用CPLEX。
根据您的需求选择适当的选项。
4. 在安装完成后，您需要设置环境变量，以便系统能够找到CPLEX的安装路径。
- 对于Windows用户，打开控制面板，并进入“系统和安全”->“系统”->“高级系统设置”。
在弹出的窗口中，选择“高级”选项卡，并点击“环境变量”按钮。
在系统变量中，找到“Path”变量，并将CPLEX的安装路径添加到变量值中。
- 对于Linux用户，在终端中使用文本编辑器打开~/.bashrc文件。
在文件末尾添加以下行，并保存文件。
```exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/cplex/bin/x86-64_linux```5. 环境变量设置完成后，您可以打开终端或命令提示符并输入以下命令来验证CPLEX是否成功安装：```cplex```如果安装成功，您将看到CPLEX的命令行界面。
6. 安装完成后，您可以根据需要编写和运行CPLEX程序。
可以使用C++、Java或其它支持CPLEX的编程语言来编写程序。
- 对于C++，您需要包含适当的头文件并链接CPLEX库文件。
- 对于Java，您需要在您的项目中包含适当的JAR文件，并设置正确的类路径。
- 根据您选择的编程语言和开发环境，参考CPLEX的官方文档以获取更详细的安装和编程说明。
这样，您就可以完成CPLEX的安装并开始使用它来解决优化问题了。
注意，CPLEX是商业软件，您可能需要购买许可证才能使用全部功能。
python调用cplex算例如何使用Python调用Cplex算例介绍：在数学规划和操作研究中，IBM的CPLEX是一个广泛使用的解决方案。
它用于解决线性规划、整数规划、混合整数规划和二次规划等优化问题。
Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库函数和工具，使得调用Cplex算例变得非常简单和灵活。
本文将一步一步地介绍如何使用Python调用Cplex算例，让您可以更好地利用这个强大的工具来解决实际问题。
步骤一：安装Cplex和Python首先，您需要安装Cplex软件包和Python。
可以从IBM官方网站上下载最新版本的Cplex，并按照安装指南进行安装。
然后，下载并安装Python，建议使用最新的Python 3.x版本。
步骤二：安装Cplex Python库在Cplex安装完成后，您需要安装Cplex Python库，这样Python才能够与Cplex进行通信。
打开终端或命令提示符，运行以下命令来安装Cplex Python库：pip install cplex步骤三：导入Cplex库打开Python开发环境（例如IDE或Jupyter Notebook），在代码的开头部分导入Cplex库：pythonimport cplex步骤四：创建Cplex问题使用Cplex库中的`Cplex`类来创建一个Cplex问题对象。
例如，下面的代码创建了一个空的Cplex问题：pythonproblem = cplex.Cplex()步骤五：添加变量和约束通过调用Cplex问题对象的方法，您可以添加变量和约束到问题中。
例如，下面的代码添加了一个变量和一个约束：pythonproblem.variables.add(names=['x'], lb=[0.0], ub=[1.0], types=['C']) problem.linear_constraints.add(lin_expr=[[[['x'], [1.0]]]], senses=['L'],rhs=[1.0])这个例子中，我们添加了一个名为`x`的连续变量，它的取值范围是从0到1。
【CPLEX教程02】配置Cplex的Java环境以及API说明因为⼩编⼀般⽤的C++和Java⽐较多，⽽且现在开发⼤型算法⽤这类⾯向对象的编程语⾔也⽅便得多。
基于上⾯的种种考虑，加上时间和精⼒有限，所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。
关于matlab和python的也许后续会补上的吧。
然后在开始之前，照例先把环境给配置好。
那么就先配置java的环境吧。
CPLEX系列教程可以关注我们的公众号哦！获取更多精彩消息！前⾯已经说了怎么下载和安装cplex了，如图：确保已经安装上这个版本，我们才能开始下⼀步的⼯作。
java⼩编⼀般⽤的ide是eclipse，就配置⼀下关于eclipse的。
其他的开发环境请⼤家⾃⾏设置哈。
新建⼀个⼯程，添加⼀个package，添加⼀个带main函数的类。
代码先别写。
在项⽬右键，选择build path -> Configure Build Path……找到Libraries->Add External JARs……，然后定位到\lib这个⽂件夹，把cplex.jar给添加进去。
到这⼀步还不⾏，还需要把CPLEX的动态运⾏库给添加进去，好让java程序运⾏的时候能够找到，具体做法是：在项⽬右键，选择build path -> Configure Build Path……，找到Libraries，点开JRE System Library，在Native library location那⾥点edit，把cplex下的\bin\x64_win64⽂件夹给添加进去，这⾥⾯有程序运⾏所需要动态库。
⼀个简单的线性规划问题：把下⾯代码复制进main函数⾥⾯：try {IloCplex cplex = new IloCplex(); // creat a modeldouble[] lb = {0.0, 0.0, 0.0};double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE};IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub);double[] objvals = {1.0, 2.0, 3.0};cplex.addMaximize(cplex.scalProd(x, objvals));double[] coeff1 = {-1.0, 1.0, 1.0};double[] coeff2 = {1.0, -3.0, 1.0};cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff1), 20.0);cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff2), 30.0);if (cplex.solve()) {cplex.output().println("Solution status = " + cplex.getStatus());cplex.output().println("Solution value = " + cplex.getObjValue());double[] val = cplex.getValues(x);for (int j = 0; j < val.length; j++)cplex.output().println("x" + (j+1) + " = " + val[j]);}cplex.end();} catch (IloException e) {System.err.println("Concert exception caught: " + e);}点击运⾏，出现下⾯的结果就成功啦：最后，如果提⽰找不到build path ，share libraries什么的，请确保第⼆步配置正确！⾄此，我们已经能愉快使⽤cplex啦。
